对于Flink的下一个稳定版本，社区在2020年4月底冻结新特性的合入，预计在2020年5-6月会推出Flink1.11，该版本重点关注新特性的合入（如FLIP-105，FLIP-115，FLIP-27...等）与内核运行时的功能增强，以扩展Flink的使用场景和应对更复杂的应用逻辑。。...本文根据Flink在Kubernetes集群上的运行模式的趋势，依次分析了这些模式的特点，并在最后介绍了flink operator方案及其优势。 2....最后 通过本文，我们了解了 Flink在Kubernetes上运行的不同模式，其中native模式在资源按需申请方面比较突出，借助kubernetes operator，我们可以将Flink集群当成Kubernetes...限于篇幅，本文主要分析了Flink在Kubernetes上的运行模式的区别，后续将会有更多的文章来对Flink在Kubernetes上的最佳实践进行描述，敬请期待。
被选择的处理器必须要在正在执行的 Java 进程的类路径中。对于集群设置，默认两个查询处理器都会自动地加载到类路径中。当从 IDE 中运行一个查询时，需要在项目中显式地增加一个处理器的依赖。...[FLINK-12639] Flink 文档正在做一些返工，因此从 Flink 1.11 开始，内容的导航和组织会有所变化。...生产可用性和稳定性提升 6.6.1 支持 application 模式和 Kubernetes 增强 1.11.0 版本前，Flink 主要支持如下两种模式运行： Session 模式：提前启动一个集群...，所有作业都共享这个集群的资源运行。...最新的文档中详细描述了如何在 Kubernetes 上启动 session 或 application 集群。
Client是提交Job的客户端，可以是运行在任何机器上（与JobManager 环境连通即可），也可以运行在容器中。...Standalone模式 在K8S中启动Flink集群 Flink on Kubernetes 的架构如图所示，Flink 任务在 Kubernetes 上运行的步骤有： ?...定义ConfigMap 对于 JobManager 和 TaskManager 运行过程中需要的一些配置文件，如：flink-conf.yaml、hdfs-site.xml、core-site.xml，...后续的事情就交给 Kubernetes 集群自动完成。Kubernetes 集群会按照定义好的描述来启动 pod，运行用户程序。...如果式以频繁提交的短期任务，如批处理为主，则适合Session模式，如果以长期运行的流式任务为主，则适合用Per-Job模式。
会话集群和独立部署一个 Flink 集群类似，只是底层资源换成了 K8s 容器，而非直接运行在操作系统上。该集群可以提交多个脚本，因此适合运行那些短时脚本和即席查询。...文本将以脚本集群为例，演示如何在 K8s 上运行 Flink 实时处理程序，主要步骤如下： 编译并打包 Flink 脚本 Jar 文件； 构建 Docker 容器镜像，添加 Flink 运行时库和上述...Jar 包； 使用 Kubernetes Job 部署 Flink JobManager 组件； 使用 Kubernetes Service 将 JobManager 服务端口开放到集群中； 使用 Kubernetes...他们也注意到了 Kubernetes 的蓬勃发展，对 K8s 集群的原生支持也在开发中。我们知道，Flink 可以直接运行在 YARN 或 Mesos 资源管理框架上。...这种主动管理资源的模式，社区正在开发针对 Kubernetes 的版本（FLINK-9953），今后我们便可以使用简单的命令来将 Flink 部署到 K8s 上了。
入门指南 本入门部分将指导您在 Kubernetes 上设置功能齐全的 Flink 集群。 基本介绍 Kubernetes 是一种流行的容器编排系统，用于自动化计算机应用程序的部署、扩展和管理。...准备 入门部分假设正在运行的 Kubernetes 集群满足以下要求： Kubernetes >= 1.9。...例如，stop 停止正在运行的 Session 集群。 键入 help 以列出所有支持的命令。...为了使用集群 ID my-first-flink-cluster 重新连接到正在运行的会话集群，请使用以下命令： $ ....停止正在运行的Session集群 为了停止运行集群 id 为 my-first-flink-cluster 的会话集群，您可以删除 Flink 部署或使用： $ echo 'stop' | .
Scaling a real-time streaming warehouse with Apache Flink, Parquet and Kubernetes--Aditi Verma (Branch...Our challenges and learnings along the way 、 使用Apache Flink、Parquet和Kubernetes扩展实时流式仓库 在Branch，我们每天处理超过...我们使用ApacheFlink来处理、转换和聚合事件，并使用拼花作为数据存储格式。本次讨论涵盖了我们在扩展仓库方面面临的挑战，即： 我们如何扩大我们的Flink镶木地板仓库来处理3倍的流量增长？...我们如何确保事件的一次性、基于事件时间的容错处理？ 在本文中，我们还概述了如何部署和扩展流仓库。...我们概述了： 我们如何通过调整内存来扩展我们的镶木地板仓库 在Kubernetes集群上运行以进行资源管理 我们如何在不中断从Meos到Kubernetes的情况下迁移流媒体工作 一路走来的挑战和学习
考虑到用户在 Flink 上运行的应用的多样性，尽管社区已经努力为所有配置项提供合理的默认值，仍无法满足所有情况下的需求。...为了给用户生产提供最大化的价值， Flink 允许用户在整体上以及细粒度上对集群的内存分配进行调整。...配置总内存 Flink JVM 进程的进程总内存（Total Process Memory）包含了由 Flink 应用使用的内存（Flink 总内存）以及由运行 Flink 的 JVM 使用的内存。...图片 如果你是在本地运行 Flink（例如在 IDE 中）而非创建一个集群，那么本文介绍的配置并非所有都是适用的，详情请参考本地执行。...它由三种不同的组件组成：ResourceManager、Dispatcher 和每个正在运行作业的 JobMaster。 本篇文档将介绍 JobManager 内存在整体上以及细粒度上的配置方法。
Flink的安装和部署主要分为本地（单机）模式和集群模式，其中本地模式只需直接解压就可以使用，不用修改任何参数，一般在做一些简单测试的时候使用。本地模式在这里不再赘述。...集群部署模式主要包含Standalone、Hadoop Yarn 、Kubernetes等，Flink可以借助以上资源管理器来实现分布式计算，目前企业使用最多的是Flink 基于Hadoop Yarn资源管理器模式...，下面我们重点讲解Flink 基于Standalone集群、Yarn资源管理器以及Kubernetes集群部署方式。...一、Standalone集群部署1、节点划分通过Flink运行时架构小结，我们知道Flink集群是由一个JobManager(Master)节点和多个TaskManager(Worker)节点构成，并且有对应提交任务的客户端...在Flink1.11版本之后不再提供任何更新的flink-shaded-hadoop-x jars，Flink与Hadoop整合统一使用基于Hadoop2.8.5编译的Flink安装包，支持与Hadoop2.8.5
目前有赞的Flink SQL是在Yarn上运行，但是在公司应用容器化的背景下，可以统一使用公司K8S资源池，同时考虑到任务之间的隔离性以及任务的弹性调度，Flink SQL任务K8S化是必须进行的，所以我们也希望通过这次升级直接利社区的...on K8S能力，直接将FlinkSQL集群迁移到K8S上。...引入Application模式按照application粒度来启动一个集群，属于这个application的所有job在这个集群中运行。...Flink 1.11之后BaseRowSerializer改名成 RowDataSerializer了，即使用state-processor-API也没办法处理当前不存在的类。...任务全部迁移到K8S集群，采用Flink on Native的Application模式运行任务，实现整个集群容器化，为后续的实时任务弹性扩缩容做好准备，目前我们已经完成Flink on Native的
6 总结与参考资料 Session 模式 Flink支持事先创建好一个集群，然后往这个集群上提交任务。...如果Flink集群申请的TM内部有很多Slot，那么会按照Slot的粒度进行任务分配，这样就可能在一个TM上运行多个任务。 这样设计的好处是，多个任务可以共用一套集群，方便管理监控。...关于Session模式的部署和使用，也可以参考之前的文章： Flink Yarn Session模式安装部署指南 Flink Sql-Gateway在Yarn Session模式下的工作原理 Per job...3 生成JobGraph后，再把需要的依赖资源，如第三方Jar等一起提交到集群。 4 提交到集群后，session和job模式有所不同。...在Application模式中，为每个应用创建一个集群，main方法会运行在集群中，避免客户端过大的压力。
大量传统企业正在规划以混合云和多云为核心的云转型。Kubernetes提供了一个平台，可以轻松地将应用程序从本地移植到各种公共云上。...最近，谷歌的云Dataproc团队接受了在基于Kubernetes的集群的Flink runner上运行Apache Beam的挑战。...这种架构为使用Python提供了一个很好的选择，并且在你的数据流水线中提供了大量的机器学习库。然而，Beam-on-Flink-on-K8s堆栈带来了很多复杂性。...这些复杂性就是为什么我们构建了一个完全开源的Flink操作器（Operator），它不仅抽象了运行这些复杂流水线的谷歌最佳实践，而且还提供了一组紧密的API，使在你的公司中运行Flink流水线变得很容易...你将深入了解我们在Kubernetes上运行Flink的最佳实践，其中包括何时使用边车（sidecar）容器、如何对外部存储进行检查点以及与云安全模型的集成等概念。
那该定位如何产生的呢？ 在 Flink 自发布 1.11 版本至今，FlinkSQL 的能力逐渐成熟，而近期 Flink CDC 2.1 发布，使 FlinkSQL 的应用能力更加强大。...，当然还有很多缺陷正在完善。...首先配置免密通信集群的节点信息，将部署资源提前放到 Dlink 目录下或通过镜像地址进行下载，通过集群模板的配置来分发和部署所使用的 Flink 资源及其他资源，若为 K8S 环境则打包镜像并装载至容器...运行监控 Dlink 需要对集群资源及 Flink 作业进行时序监控，支持外部对接 Prometheus 消费定制化的时序数据。...Dlink 通过自定义报警规则及内容模板来触发报警或者推送报表，使用户第一时间知晓生产环境的异常状况以及其自定义的报表及推送信息如批流任务启停、依赖任务启停、集群操作推送等。
集群的生命周期独立于集群上运行的任何作业的生命周期。 优点： 资源利用率高，因为可以重复使用已运行集群的资源。 简化了集群管理，减少了操作复杂性，因为不需要为每个作业频繁地启动和关闭集群。...通常与第三方资源调度器（如YARN、Kubernetes等）结合使用，以便更有效地管理集群资源。 这些特性使得单作业模式在生产环境运行更加稳定，所以是实际应用的首选模式。...Flink的Standalone运行模式是其最基本的部署方式，它不需要依赖任何外部的资源管理平台，如YARN、Kubernetes等，而是直接在操作系统上启动Flink的相关服务，如Client、JobManager...同时，Standalone模式也支持将集群部署在容器中运行（如Docker或Kubernetes），以提高部署的灵活性和可移植性。...standalone模式是Flink作业运行的一种方式，意味着作业直接在Flink集群上运行，而不是通过客户端/服务器架构（如YARN或Kubernetes）来管理。
集群及 Flink 作业部署 Flink on TKE 半托管服务，极致的Flink云原生使用体验 Flink on TKE 半托管服务提供了Flink集群部署、日志、监控、存储等一站式的服务，用户可以将其他在线业务与...Flink运行在同一个集群中，从而最大程度提高资源资源使用率，达到统一资源、统一技术栈、统一运维等能力。...及路由配置，对于 Kubernetes 集群，在我们基础架构中心的同事支持下，微信后台基础 Agent 以 DeamonSet 方式打包到部署到每个节点上，我们在起 Flink 相关 Container...默认情况下，Flink on Kubernetes 部署的作业，其在 Docker Container 中运行的进程都是前台运行的，使用 log4j-console.properties配置，日志会直接打到控制台...小结 本文从整体上介绍了微信 Flink-on-Kubernetes实战经验以及 Flink 数据应用平台的概况，一方面我们提供最基础的 Flink 计算平台能力，借助 Kubernetes 有效管控集群
然后任务就会被分配到这个 slots 上运行。...Flink on Kubernetes 的架构如图所示，Flink 任务在 Kubernetes 上运行的步骤有： 首先往 Kubernetes 集群提交了资源描述文件后，会启动 Master 和 Worker...对于 JobManager 和 TaskManager 运行过程中需要的一些配置文件，如：flink-conf.yaml、hdfs-site.xml、core-site.xml，可以通过将它们定义为 ConfigMap...后续的事情就交给 Kubernetes 集群自动完成。Kubernetes 集群会按照定义好的描述来启动 pod，运行用户程序。...Flink运行在K8s上。
典型的场景如电商大促和金融风控等，基于延迟数据的分析结果已经失去了价值。另外随着云原生时代的到来，云原生天生具有的高效部署、敏捷迭代、云计算资源成本和弹性扩展等优势，正在加速和缩短业务系统落地过程。...，充分利用 Kubernetes 资源自动部署、自动扩展、一次配置任意运行等能力做到云原生赋能。...standalone 相当于利用 Kubernetes Deployment、Service、Configmap 等在 Kubernetes 上创建一个完整 Flink 集群。...Spark、Flink、Presto 等计算引擎以 native 或 standalone 方式运行于 Kubernetes 集群中，资源可随提交任务即拿即用。...我们同样支持使用 Spark SQL 作为交互式分析引擎，将执行的 Spark 任务以 native 方式运行在 Kubernetes 上。
，在扩展性上较差。...Oracle 和 ClickHouse 读写，该扩展包可直接上传 Flink 集群的 lib 进行远程使用，无需重新编译 提供了 dlink-client-1.12，支持 Flink 1.12.0+...多集群的远程使用与本地隔离使用，1.10、1.11 和 1.13 集群可能存在问题 优化了 FlinkSQL 执行与提交到远程集群的任务名，默认为作业的中文别名 优化了目录的操作，点击节点即可打开作业，...集群上已经扩展好的 Connector 直接放入 Dlink 的 lib 目录下，重启 Dlink 后，即可在本地环境与集群环境同时体验新 Connector 的效果。...其中，ClickHouse 的更新与删除需要依赖 ClickHouse 的 MergeTree及其扩展引擎进行。该依赖可以直接上传到 Flink 集群进行使用。
JobManager 将工作分配到 TaskManagers 上，实际操作符（例如源、转换和接收器）正在运行。 在部署 Flink 时，每个构建块通常有多个选项可用。...扩展组件（全部可选） 高可用服务 Flink 的 JobManager 可以在高可用模式下运行，这允许 Flink 从 JobManager 故障中恢复。...此外，当Application模式下多个正在运行的作业（例如使用 executeAsync() 提交）中的任何一个被取消时，所有作业都将停止并且 JobManager 将关闭。...Per-Job 模式 为了提供更好的资源隔离保证，Per-Job 模式使用可用的资源提供者框架（例如 YARN、Kubernetes）为每个提交的作业启动一个集群。 该集群仅适用于该作业。...Session Mode模式 会话模式假定一个已经在运行的集群并使用该集群的资源来执行任何提交的应用程序。 在同一（会话）集群中执行的应用程序使用并因此竞争相同的资源。
三、发展历程 开源仓库 2021年6月6日，当时 Flink 社区正如火如荼的发展，但苦于没有一款适合 Flink SQL 界面化开发的工具，于是增加了 Flink 的门槛与成本。...此外还支持了远程集群的任务管理，如 监控Metrics、SavePoint、停止等操作。 0.5.0 带来了全新的平台架构，以支撑实时计算平台的能力，如监控、报警、血缘等。...扩展 Phoenix 连接器使用分享》作者：高原 《Dinky 构建 Flink CDC 整库入仓入湖》作者：文末 《Dinky 扩展 kudu 实践分享》作者：roohom 《Dinky 扩展 iceberg...多租户及命名空间 Dinky 将提供多租户支持，多租户共用一套用户，每个租户下有单独的角色，通过角色授权命名空间，命名空间下为现有的功能模块如任务、集群、报警等。...在 github 和 gitee 上 star 和 fork 源项目。 分享或转发社区相关文章。 案例分享 发表基于 Dinky 建设数据平台、扩展功能等案例实践分享的文章。
同时，Flink 1.5 简化了在常见集群管理器（如 YARN、Mesos）上进行的部署，并提供动态资源分配功能。 流式广播状态（FLINK-4940）。...此外，新版本还简化了在容器管理基础设施（如 Kubernetes）上进行的部署，所有对 JobManager 的请求都通过 REST 发起，包括提交和取消作业、请求作业状态，获取保存点等。...此次改进也为 Flink 将来与 Kubernetes 更好的集成奠定了基础。在稍后的版本中，有可能在不先启动 Flink 集群的情况下，将作业塞进 Docker，并作为容器部署的一部分。...Flink 社区正在不断努力提高检查点和恢复效率。以前版本使用了异步和增量检查点，在新版本中，主要提高了故障恢复的效率。...实际上，Flink 仍然会保存一个保存点，然后停止应用程序并重新调整并行度。
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